Στην αναπτυσσόμενη σφαίρα της επιστήμης των δεδομένων, η έλευση του 2024 προαναγγέλλει μια κομβική στιγμή, καθώς ρίχνουμε τα φώτα της δημοσιότητας σε μια επιλεγμένη ομάδα φωτιστικών που οδηγούν την καινοτομία και διαμορφώνουν το μέλλον των αναλυτικών στοιχείων. Η «Λίστα κορυφαίων 12 ηγετών της Επιστήμης Δεδομένων» χρησιμεύει ως φάρος, γιορτάζοντας την εξαιρετική τεχνογνωσία αυτών των ατόμων, την οραματική ηγεσία και τη σημαντική συνεισφορά τους στον τομέα. Ελάτε μαζί μας σε αυτήν την εξερεύνηση πρωτοποριακών μυαλών, καθώς περιηγούμαστε στις αφηγήσεις, τα έργα και τις οραματικές απόψεις τους που υπόσχονται να διαμορφώσουν την τροχιά της επιστήμης δεδομένων. Αυτοί οι υποδειγματικοί ηγέτες δεν είναι απλώς πρωτοπόροι. ενσαρκώνουν τις πρωτοπορίες που μας οδηγούν σε μια εποχή απαράμιλλης καινοτομίας και ανακάλυψης.
Λίστα κορυφαίων 12 ηγετών της Επιστήμης Δεδομένων που πρέπει να παρακολουθήσετε το 2024
Καθώς πλησιάζουμε προς το 2024, εστιάζουμε σε μια ξεχωριστή ομάδα ατόμων που επιδεικνύουν αξιοσημείωτη τεχνογνωσία, ηγεσία και αξιοσημείωτες συνεισφορές στην επιστήμη των δεδομένων. Η «Λίστα κορυφαίων 12 ηγετών της επιστήμης δεδομένων» στοχεύει να αναγνωρίσει και να αναδείξει αυτά τα άτομα, αναγνωρίζοντάς τα ως ηγέτες σκέψης, καινοτόμους και παράγοντες επιρροής που αναμένεται να επιτύχουν σημαντικά ορόσημα το επόμενο έτος.
Καθώς εμβαθύνουμε στις λεπτομέρειες, γίνεται προφανές ότι οι απόψεις, οι δεσμεύσεις και οι πρωτοβουλίες αυτών των ατόμων μπορούν να μεταμορφώσουν τις μεθόδους και τη χρήση δεδομένων μας για την αντιμετώπιση σύνθετων προκλήσεων που καλύπτουν διάφορους τομείς. Είτε συνεπάγεται πρόοδο στην προγνωστική ανάλυση, υπεράσπιση ηθικών πρακτικών τεχνητής νοημοσύνης ή ανάπτυξη αλγορίθμων αιχμής. ΤΤα άτομα που επισημαίνονται σε αυτήν τη λίστα είναι έτοιμη να επηρεάσουν το έδαφος της επιστήμης δεδομένων το 2024.
1. Andrew Ng
«Πολύ από το παιχνίδι της τεχνητής νοημοσύνης σήμερα είναι να βρει το κατάλληλο επιχειρηματικό πλαίσιο για να το χωρέσει. Λατρεύω την τεχνολογία. Ανοίγει πολλές ευκαιρίες. Αλλά τελικά, η τεχνολογία πρέπει να ενσωματωθεί στο πλαίσιο και να ταιριάζει σε μια περίπτωση επιχειρηματικής χρήσης».
Ο Δρ. Άντριου Νγκ είναι Βρετανοαμερικανός επιστήμονας υπολογιστών με Μηχανική εκμάθηση (ML) και Τεχνητή Νοημοσύνη (AI) εξειδίκευση. Μιλώντας για τη συμβολή του στην ανάπτυξη της τεχνητής νοημοσύνης, είναι ο ιδρυτής της DeepLearning.AI, ο ιδρυτής και διευθύνων σύμβουλος της Landing AI, Γενικός Συνεργάτης στο AI Fund και Επίκουρος Καθηγητής στο Τμήμα Επιστήμης Υπολογιστών του Πανεπιστημίου Στάνφορντ. Επιπλέον, ήταν ο ιδρυτικός ηγέτης της ερευνητικής ομάδας τεχνητής νοημοσύνης βαθιάς μάθησης κάτω από την ομπρέλα Google AI - Google Brain. Υπηρέτησε επίσης ως επικεφαλής επιστήμονας στην Baidu, όπου ήταν καθοδηγητής μιας ομάδας τεχνητής νοημοσύνης 1300 ατόμων και ανέπτυξε την παγκόσμια στρατηγική AI της εταιρείας.
Ο κ. Andrew Ng ηγήθηκε της ανάπτυξης του MOOC (Massive Open Online Courses) στο Πανεπιστήμιο του Στάνφορντ. Ίδρυσε επίσης την Coursera και πρόσφερε μαθήματα Μηχανικής Μάθησης (ML) σε περισσότερους από 100,000 μαθητές. Όντας πρωτοπόρος στην ML και την ηλεκτρονική εκπαίδευση, είναι κάτοχος πτυχίων από το Πανεπιστήμιο Carnegie Mellon, MIT, και το Πανεπιστήμιο της Καλιφόρνια στο Μπέρκλεϋ. Επιπλέον, συνέγραψε περισσότερες από 200 ερευνητικές εργασίες σε ML, ρομποτική και συναφείς τομείς και πήρε το σήμα της λίστας των 100 ατόμων με τη μεγαλύτερη επιρροή στον κόσμο του Tiime.
"Υποτίθεται ότι έπρεπε να κάνουμε το AI να κάνει όλη τη δουλειά, και να παίζουμε παιχνίδια, αλλά κάνουμε όλη τη δουλειά, και το AI παίζει παιχνίδια!"
Ο Andrej Karpathy, Σλοβάκος-Καναδός κάτοχος διδακτορικού από το Στάνφορντ, κατασκευάζει ένα είδος JARVIS στο OреοΑӏ. Διετέλεσε Διευθυντής AI τεχνητής νοημοσύνης και Autopilot Vision στην Tesla. καπάθεια είναι παθιασμένος με τα βαθιά νευρωνικά δίκτυα. Ξεκίνησε το ταξίδι του από το Τορόντο με διπλή κατεύθυνση στην Επιστήμη των Υπολογιστών και στη Φυσική και μετά πήγε στην Κολούμπια για περαιτέρω σπουδές. Εκεί, εργάστηκε με τον Michiel van de Panne για την εκμάθηση ελεγκτών για φυσικά προσομοιωμένες φιγούρες.
Επιπλέον, εργάστηκε επίσης με τον Fei-Fei Li για το διδακτορικό του. στο Stanford Vision Lab, όπου εργάστηκε στο Συγκροτητικό νευρικό δίκτυο και Επαναλαμβανόμενο νευρωνικό δίκτυο αρχιτεκτονικές και οι εφαρμογές τους σε Επεξεργασία φυσικής γλώσσας και Computer Vision και τη διασταύρωσή τους. Σχεδίασε και ήταν ο πρώτος κύριος εκπαιδευτής για το CS 231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition. Είναι ένας ενθουσιώδης blogger και προγραμματιστής βιβλιοθηκών βαθιάς μάθησης και ένας παθιασμένος ειδικός της Επιστήμης Δεδομένων.
Η Amena Anadkumar είναι καθηγήτρια Bren, γεννημένη στο Mysore, στην Ινδία, στο Caltech και υπηρετεί ως ανώτερος διευθυντής της έρευνας AI στη NVIDIA. Είναι μια influencer με 159,417 ακόλουθους και τα ερευνητικά της ενδιαφέροντα είναι η μηχανική μάθηση μεγάλης κλίμακας, η μη κυρτή βελτιστοποίηση και τα στατιστικά υψηλών διαστάσεων. ΕΝΑnadkumar Είναι κάτοχος πτυχίων από το Ινδικό Ινστιτούτο Τεχνολογίας (IIT) Madras και το Πανεπιστήμιο Cornell και προηγουμένως ήταν κύριος επιστήμονας στο Amazon Web Services. Είναι υπότροφος των ACM, IEEE, και του Ιδρύματος Alfred P. Solan. Η δουλειά της στην ανάπτυξη νέας τεχνητής νοημοσύνης επιταχύνει τις επιστημονικές εφαρμογές της τεχνητής νοημοσύνης, συμπεριλαμβανομένων των επιστημονικών προσομοιώσεων, της πρόβλεψης καιρού και του σχεδιασμού φαρμάκων. Βραβεύτηκε στο NeurIPS και το Ειδικό Βραβείο ACM Gordon Bell για Έρευνα COVID-19 με βάση το HPC.
«Πιστεύω στο μέλλον της τεχνητής νοημοσύνης που αλλάζει τον κόσμο. Το ερώτημα είναι ποιος αλλάζει την τεχνητή νοημοσύνη; Είναι πραγματικά σημαντικό να φέρουμε διαφορετικές ομάδες μαθητών και μελλοντικών ηγετών στην ανάπτυξη της τεχνητής νοημοσύνης».
Η Fei-Fei Li είναι συν-διευθυντής στο Stanford Institute for Human-Centred Artificial Intelligence (AI) και στο Vision & Learning Lab. Είναι η εναρκτήρια καθηγήτρια Sequoia στο τμήμα πληροφορικής στο Πανεπιστήμιο του Στάνφορντ. Εργάστηκε επίσης ως Αντιπρόεδρος στην Google και Επικεφαλής Επιστήμονας AI/ML στο Google Cloud. Με την πολυετή πείρα της, έχει εργαστεί στενά σε τομείς όπως η τεχνητή νοημοσύνη με γνωσιακή έμπνευση, η βαθιά μάθηση, η μηχανική μάθηση, η όραση υπολογιστών, η τεχνητή νοημοσύνη στην υγειονομική περίθαλψη και πολλά άλλα.
Μιλώντας για την έρευνά της, έχει δημοσιεύσει 200+ επιστημονικά άρθρα σε συνέδρια και σημαντικά περιοδικά των σχετικών πεδίων. Το ImageNet, που αναπτύχθηκε από την Fei-Fei Li, είναι ένα επαναστατικό έργο στα τελευταία σύνορα της Τεχνητής Νοημοσύνης και της βαθιάς μάθησης. Παράλληλα με το τεχνικό ταξίδι, είναι η σημαιοφόρος σε εθνικό επίπεδο για τη διαφορετικότητα στην τεχνητή νοημοσύνη και το STEM. Έχει λάβει βραβεία για το έργο της, όπως το 2017 Women in Tech του περιοδικού ELLE, μια παγκόσμια στοχαστής του 2015 από την Foreign Policy και το διάσημο «Great Immigrants: The Pride of America» από το Carnegie Foundation το 2016.
«Το AI είναι ένας ενισχυτής της ανθρώπινης νοημοσύνης και όταν οι άνθρωποι είναι πιο έξυπνοι, συμβαίνουν καλύτερα πράγματα: οι άνθρωποι είναι πιο παραγωγικοί, πιο ευτυχισμένοι και η οικονομία παλεύει».
Με εξειδίκευση στην έρευνα, τις τεχνικές συμβουλές και τις επιστημονικές συμβουλές, ο Yann LeCun είναι ο επικεφαλής επιστήμονας AI στο Facebook. Είναι γνωστός παγκοσμίως για την ρομποτική του για φορητές συσκευές, τη μηχανική μάθηση, την όραση υπολογιστών και τις υπολογιστικές νευροεπιστήμες. μεγάλοeCun ίδρυσε συνελικτικά δίκτυα και συνεισέφερε σε έργα OCR και υπολογιστικής όρασης χρησιμοποιώντας συνελικτικά νευρωνικά δίκτυα. Είναι ο ιδρυτικός διευθυντής του Κέντρου Επιστήμης Δεδομένων του NYU και ήταν επικεφαλής του ερευνητικού τμήματος επεξεργασίας εικόνας. Ο κ. LeCun είναι ένας από τους κύριους δημιουργούς του DjVu και έλαβε το βραβείο Turing το 2018 από τους Yoshua Bengio και Geoffrey Hinton για τη συμβολή τους στη βαθιά μάθηση.
Ο LeCun είναι γνωστός για τη συνεισφορά του στη μηχανική μάθηση, ιδίως στα Συνελικτικά Νευρωνικά Δίκτυα του. Αυτά τα βιολογικά εμπνευσμένα δίκτυα εφαρμόστηκαν στην οπτική και χειρόγραφη αναγνώριση, δημιουργώντας ένα σύστημα αναγνώρισης τραπεζικών επιταγών. Αυτό το σύστημα υιοθετήθηκε από την NCR και άλλες εταιρείες και διεκπεραίωσε το 10% όλων των ελέγχων στις ΗΠΑ στα τέλη της δεκαετίας του 1990 και στις αρχές της δεκαετίας του 2000.
«Ακόμη και τα σημερινά δίκτυα, τα οποία θεωρούμε αρκετά μεγάλα από την άποψη των υπολογιστικών συστημάτων, είναι μικρότερα από το νευρικό σύστημα ακόμη και σχετικά πρωτόγονων σπονδυλωτών ζώων όπως οι βατράχοι».
Ο Ian Goodfellow, ένας Αμερικανός επιστήμονας υπολογιστών, είναι γνωστός για το ερευνητικό του έργο στη Μηχανική Μάθηση. Υπηρετεί ως Διευθυντής Μηχανικής Μάθησης στην Apple. Υπό την επίβλεψη του Andrew Ng, είναι κάτοχος πτυχίου B.S. και Μ.Σ. στην Επιστήμη Υπολογιστών από το Πανεπιστήμιο του Στάνφορντ. Πήρε και Ph.D. από το Université de Montréal υπό την επίβλεψη των Yoshua Bengio και Aaron Courville. Μιλώντας για την προηγούμενη δουλειά του, ο Ian Goodfellow, με πολυετή εμπειρία στη βαθιά μάθηση, εργάστηκε ως ερευνητής στο Google Brain. Μετά από αυτό, εντάχθηκε στο Open AI (στα πρώτα χρόνια τους) και στη συνέχεια επέστρεψε στην έρευνα της Google.
Ο Ian Goodfellow έχει επίσης ερευνήσει και γράψει το εγχειρίδιο «Deep Learning», το οποίο κέρδισε εξέχουσα θέση για την επινόηση δικτύων ανταλλάγματος. Ενώ ήταν στην Google, δημιούργησε ένα σύστημα που διευκολύνει την αυτόματη μεταγραφή διευθύνσεων από φωτογραφίες αυτοκινήτου Street View για τους Χάρτες Google. Επιπλέον, η Goodfellow εξέθεσε ευπάθειες στα συστήματα μηχανικής μάθησης. Το 2017, το MIT Technology Review τον αναγνώρισε μεταξύ των 35 Innovators Under 35 και το 2019, το Foreign Policy τον συμπεριέλαβε στη λίστα των 100 Global Thinkers.
Με 127,491 ακόλουθους στο LinkedIn, είναι ένας από τους ηγέτες της επιστήμης δεδομένων που μπορείτε να ακολουθήσετε. Ο Clement Delangue είναι ο Διευθύνων Σύμβουλος και συνιδρυτής της Hugging Face. Είναι μια πλατφόρμα μηχανικής εκμάθησης ανοιχτού κώδικα όπου οι ερευνητές σε όλο τον κόσμο μπορούν να μοιραστούν τα μοντέλα AI, τα σύνολα δεδομένων και τις βέλτιστες πρακτικές τους. Μιλώντας για το ακαδημαϊκό του υπόβαθρο, ολοκλήρωσε την Εισαγωγή του στην Επιστήμη των Υπολογιστών και στη Μεθοδολογία Προγραμματισμού στο Πανεπιστήμιο του Στάνφορντ. Η πρώτη του εμπειρία εκκίνησης ήταν με τη Moodstocks, για τη δημιουργία μηχανικής μάθησης για την όραση υπολογιστών, και αργότερα εξαγοράστηκε από την Google. Πριν από αυτό, ήταν Συνιδρυτής και Διευθύνων Σύμβουλος της VideoNot.es, μιας κορυφαίας πλατφόρμας λήψης σημειώσεων για την ψηφιακή εποχή. Στη συνέχεια, δημιούργησε ένα τμήμα μάρκετινγκ και ανάπτυξης για την Mention – μια κορυφαία ευρωπαϊκή startup το 2014. Με την τεχνογνωσία του στη Μηχανική Μάθηση, ο Hugging Face συγκέντρωσε $160 εκατομμύρια από τις Sequoia, Coatue, Lee Fixel, Lux, Betaworks, τους πρώτους επενδυτές στο Instagram και το Snapchat , ο επικεφαλής επιστήμονας στο Salesforce και ο Kevin Durant.
Με πολυετή εμπειρία και ερευνητικό ενδιαφέρον στη Μηχανική Μάθηση, την Επεξεργασία Φυσικής Γλώσσας, την Τεχνητή Νοημοσύνη και το Λογισμικό, ο Jay Alammar είναι Διευθυντής και συνεργάτης μηχανικός (Επεξεργασία Φυσικής Γλώσσας) στην Cohere. Ξεκίνησε ως Συνεργάτης στη Μηχανική Μηχανικής Μάθησης και Βοηθά τους προγραμματιστές να λύσουν επιχειρηματικά προβλήματα με μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης και NLP γλώσσας αιχμής. Τώρα, συμβουλεύει τις επιχειρήσεις και τους προγραμματιστές να χρησιμοποιούν μεγάλα μοντέλα γλώσσας για την επίλυση πραγματικών περιπτώσεων χρήσης επεξεργασίας γλώσσας. Είναι κάτοχος πτυχίου Stanford στο πρόγραμμα εκπαίδευσης στελεχών, επιρροής και στρατηγικών διαπραγμάτευσης. Ο Jay έχει επίσης έναν αγγλικό ιστότοπο τεχνολογικού ιστολογίου για Ε&Α Μηχανικής Μάθησης, όπου δημοσιεύει τα πάντα για το NLP, τη μηχανική μάθηση και την τεχνητή νοημοσύνη. Ο Jay βοήθησε 10,000+ μαθητές σε σύνθετα θέματα μηχανικής μάθησης. Έτσι, αν ψάχνετε για έναν από τους καλύτερους ηγέτες της επιστήμης δεδομένων, μπορείτε να βασιστείτε στον Jay Alammar.
"Η τεχνητή νοημοσύνη πιθανότατα θα οδηγήσει στο τέλος του κόσμου, αλλά στο μεταξύ, θα υπάρξουν εξαιρετικές εταιρείες."
Ο Sam Altman είναι συνεργάτης της Apollo Projects. Στο παρελθόν εργάστηκε στο OpenAI ως Συνιδρυτής και Διευθύνων Σύμβουλος. Ο Σαμ Άλτμαν φοίτησε στο Πανεπιστήμιο του Στάνφορντ αλλά τα παράτησε χωρίς να αποκτήσει πτυχίο. Είναι ένας από τους ηγέτες της επιστήμης δεδομένων γνωστός για το Loopt, το Y Combinator και το OpenAI. Το 2005, στα 19 του, ο Altman συνίδρυσε το Loopt, μια εφαρμογή κοινωνικής δικτύωσης που βασίζεται στην τοποθεσία, εξασφαλίζοντας πάνω από 30 εκατομμύρια δολάρια σε επιχειρηματικό κεφάλαιο ως Διευθύνων Σύμβουλος. Παρά την εξαγορά από την Green Dot για 43.4 εκατομμύρια δολάρια το 2012, ο Loopt δυσκολεύτηκε. Ο Altman εντάχθηκε στην Y Combinator το 2011, και έγινε πρόεδρός της το 2014, επιβλέποντας μια συνολική αποτίμηση 65 δισεκατομμυρίων δολαρίων για εταιρείες όπως η Airbnb και η Dropbox. Το 2016, επέκτεινε τον ρόλο του για να συμπεριλάβει το YC Group. Ο Altman ξεκίνησε την YC Continuity και την YC Research, χρηματοδοτώντας ώριμες εταιρείες και ένα ερευνητικό εργαστήριο. Το 2019, μετατράπηκε σε Πρόεδρος στο YC, εστιάζοντας αργότερα στο Tools For Humanity, ένα εγχείρημα του 2019 που παρέχει έλεγχο ταυτότητας με οπτική σάρωση και κρυπτονόμισμα Worldcoin για την πρόληψη της απάτης.
"Η τεχνητή νοημοσύνη θα επιτρέψει πολύ πιο εξατομικευμένη ιατρική."
Γνωστός παγκοσμίως για την τεχνογνωσία του στην τεχνητή νοημοσύνη, ο Yoshua Bengio είναι πρωτοπόρος στη βαθιά μάθηση, τιμήθηκε με τοe prestigious 2018 A.M. Βραβείο Turing μαζί με τους Geoffrey Hinton και Yann LeCun. Υπηρετώντας ως Τακτικός Καθηγητής στο Université de Montréal, ίδρυσε και ηγήθηκε του Mila – Quebec AI Institute. Ο Bengio είναι Senior Fellow στο πρόγραμμα CIFAR Learning in Machines & Brains και Επιστημονικός Διευθυντής του IVADO. Σημειωτέον, έλαβε το βραβείο Killam το 2019 και, το 2022, κέρδισε την ιδιότητα του επιστήμονα υπολογιστών με τις περισσότερες αναφορές στον κόσμο. Η Bengio συμμετέχει ενεργά στην αντιμετώπιση του κοινωνικού αντίκτυπου της τεχνητής νοημοσύνης. Συνέβαλε και αυτός στη Διακήρυξη του Μόντρεαλ για την Υπεύθυνη Ανάπτυξη της Τεχνητής Νοημοσύνης.
"Η επιστήμη των δεδομένων δεν είναι μηχανική λογισμικού. Υπάρχουν πολλές επικαλύψεις…αλλά αυτό που κάνουμε αυτή τη στιγμή είναι να δημιουργούμε πρωτότυπα μοντέλα."
Ο Τζέρεμι Χάουαρντ είναι ένας από τους Αυστραλούς ηγέτες, επιχειρηματίες και εκπαιδευτικούς επιστήμονες δεδομένων. Ο Χάουαρντ ξεκίνησε την καριέρα του ως σύμβουλος διαχείρισης στις McKinsey & Co και στην AT Kearney, περνώντας οκτώ χρόνια πριν μπει στην επιχειρηματικότητα. Συνέβαλε ιδιαίτερα σε έργα ανοιχτού κώδικα, διαδραματίζοντας βασικό ρόλο στην ανάπτυξη της γλώσσας προγραμματισμού Perl, του διακομιστή Cyrus IMAP και του διακομιστή Postfix SMTP. Ως πρόεδρος της ομάδας εργασίας Perl6-data και συγγραφέας των RFCs, επηρέασε σημαντικά την εξέλιξη της Perl. Ο Howard ίδρυσε επιτυχημένες startups στην Αυστραλία: τον πάροχο email FastMail (που αποκτήθηκε από την Opera Software) και την εταιρεία βελτιστοποίησης τιμολόγησης ασφαλίσεων Optimal Decisions Group (ODG, που αναπτύχθηκε από την ChoicePoint). Το FastMail ήταν από τους πρωτοπόρους που επέτρεψαν στους χρήστες να ενσωματώσουν τους υπολογιστές-πελάτες τους. Ήταν ο ιδρυτικός Διευθύνων Σύμβουλος της Enlitic, πρώην πρόεδρος της Kaggle, Συνιδρυτής της Masks4All, Διακεκριμένος Επιστήμονας Έρευνας στο Πανεπιστήμιο του Σαν Φρανσίσκο και ιδρυτής των FastMail.FM και Optimal Decisions. πρώην σύμβουλος διοίκησης.
"Θα ήμουν πραγματικά πολύ απαισιόδοξος για τον κόσμο, αν κάτι σαν AI δεν έβγαινε στο δρόμο."
Ο Ντέμης Χασάμπης είναι Βρετανός επιστήμονας υπολογιστών, ερευνητής τεχνητής νοημοσύνης και επιχειρηματίας. Αυτός είναι ένας πολυμαθής και κορυφαίος άνθρωπος της τεχνητής νοημοσύνης (AI), είναι γνωστός για την πρωτοποριακή συνεισφορά του στον τομέα. Γεννημένος το 1976, ο Hassabis επέδειξε θαυμάσιο ταλέντο στο σκάκι, και έγινε Grandmaster σε μόλις 13. Μετά τη μετάβαση στον ακαδημαϊκό χώρο, ακολούθησε την επιστήμη των υπολογιστών στο Cambridge. Ο Hassabis αργότερα συνίδρυσε την πρωτοποριακή εταιρεία βιντεοπαιχνιδιών Elixir Studios. Το 2010, ίδρυσε το DeepMind, ένα ερευνητικό εργαστήριο τεχνητής νοημοσύνης που εξαγοράστηκε από την Google το 2014. Η δουλειά του Hassabis στο DeepMind οδήγησε σε σημαντικές προόδους στη μηχανική μάθηση, ιδιαίτερα στον τομέα της βαθιάς ενισχυτικής μάθησης. Οι προσπάθειές του υπογραμμίζουν τη δέσμευσή του να ξεπεράσει τα όρια των δυνατοτήτων του AI.
Το 2024, η παραμονή στην πρώτη γραμμή της καινοτομίας στην επιστήμη δεδομένων είναι ζωτικής σημασίας και οι 12 κορυφαίοι είναι οι πρωτοπόροι που θα ακολουθήσουν. Αυτοί οι ηγέτες, πρωτοπόροι στην ανάλυση μεγάλων δεδομένων και ειδικοί στην επιστήμη δεδομένων, συνεχίζουν να διαμορφώνουν το τοπίο με τις οραματικές ιδέες και τις πρωτοποριακές συνεισφορές τους. Από την πλοήγηση σε πολύπλοκους αλγόριθμους μέχρι την αξιοποίηση της δύναμης της μηχανικής μάθησης, αυτοί οι ηγέτες της Επιστήμης Δεδομένων καθοδηγούν την πορεία για το μέλλον. Η παρακολούθηση της καθοδήγησής τους παρέχει μια απαράμιλλη ευκαιρία να παραμείνετε ενήμεροι για τις τελευταίες τάσεις και προόδους στην επιστήμη των δεδομένων, καθιστώντας τις απαραίτητες φιγούρες για όποιον πλοηγείται στον δυναμικό κόσμο της ανάλυσης δεδομένων.
